고해상도 위성영상에 내재된 도로 영역의 추출에 있어서 이진화, 잡음 제거, 색처리 등의 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대한 도로 영역 식별 작업은 가장 중요한 과정이다. 따라서 본 논문에서는 전처리 작업에 의해서 추출된 도로 후보 영역에 대해서 대뇌 시각영역에서 발견되는 신경 세포(Neuron cell)의 방향-선택적 인지 기능을 계산 모델화한 공간필터(Orientation-selective spatial filter)를 적용하여 도로 영역을 식별하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 전처리 결과 고립된 연결 성분으로 라벨링 된 각각의 도로후보 영역에 대해서 신경 세포형 방향 필터를 적용한 후, 강한 방향 성분이 인지된 영역을 도로 영역으로 식별한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서는 위성영상으로부터 추출된 도로 후보 영역에 대해서 도로, 비도로 부류의 혼동 행렬(Confusion matrix)을 이용한 식별 정확 및 오류율을 측정하여 보인다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 방향 선택적 필터 기반의 방법은 추출된 도로 후보 영역에 대해서 92% 이상의 도로 식별 정확성을 보였다.
영상 스테그아날리시스는 입력 영상을 스테가노그래피 알고리즘이 적용된 스테고 영상과 스테가노그래피 알고리즘이 적용되지 않은 커버 영상으로 분류하는 알고리즘이다. 기존에는 주로 수제 특징 기반의 스테그아날리시스를 연구하였다. 하지만 CNN 기반의 물체 인식이 큰 성과를 이루면서 최근 CNN 기반의 스테그아날리시스가 활발히 연구되고 있다. CNN 기반의 스테그아날리시스는 물체 인식과는 달리 커버 영상과 스테고 영상의 미세한 차이를 식별하기 위해서 전처리 필터를 필요로 한다. 그러므로, CNN 기반의 스테그아날리시스 연구들은 효과적인 전처리 필터와 네트워크 구조를 개발하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문에서는 동일한 실험 조건에서 기존 연구들을 비교하고, 그 결과를 기반으로 전처리 필터와 네트워크 구조적인 차이에 의한 성능 변화를 분석한다.
기계설비의 진동신호와 음향신호에서 결함신호를 검출하기 위해 본 논문에서는 ALE와 트리구조 필터뱅크를 이용 진동분석 시스템을 설계 구현하였다. ALE는 신호를 전처리함으로서 진동신호의 주기성분을 제거하여 결함신호검출을 용이하게 하며 트리구조 필터뱅크는 비정제적 결함신호를 전 대역에서 동일한 분해도로 분해한다. 설계된 진동분석 시스템은 모의실험과 DSP상의 구현을 통해 그 성능이 평가하였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.253-256
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2001
본 논문에서는 전처리 과정에서 잡음의 효과적 처리를 위해 기존의 필터 방식들이 가지는 단점인 경계 부분의 블러링 현상을 줄이고 정확한 에지 위치를 보존할 수 있는 비등방성 확산 필터를 사용하여 CT나 MRI 2차원 영상 슬라이스들을 만들어내고 이 슬라이스들을 3차원 데이터 셋으로 구성하여 3차원 공간의 볼륨 데이터로 시각적인 영상정보를 얻는데 있다.
얼굴에 대한 시각적 인지는 오랫동안 인간에게 중요한 문제로 인식되어 왔다. 수 세기 동안 이루어져 왔던 미용 화장과 성형, 치아 교정 등의 다양한 연구는 사람의 얼굴을 감성적 측면에서 어떻게 하면 아름답게 만들 수 있는 가에 초점을 두었다. 본 논문에서는 휴먼 입출력 인터페이스로서 햅틱 장치와 스테레오 디스플레이를 혼합한 다중 감각 인터랙션 기반의 감성적인 3차원 얼굴 메이크업 시뮬레이션 프레임워크를 개발한다. 본 연구는 3차원 스캐너 장비로부터 사용자의 얼굴 모델을 추출하고, 그 데이터를 이용하여 자연스럽고 직관적인 얼굴 메이크업 시뮬레이션을 수행하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 surface elements 표현 기반의 3차원 얼굴 필터링 방법과 얼굴 메이크업을 지원하는 페인팅 방법을 개발한다. 우선 사용자의 얼굴 모델을 3차원 스캐너로 획득한 후, 전처리 얼굴 필터링을 수행하여 조명, 그리고 사용자 얼굴 피부 상태에 기인하는 에러 및 속성들을 보정하고 피부 톤을 사용자가 선호하는 색으로 변경한다. 최종적으로 사용자는 햅틱 및 스테레오 디스플레이 장치를 이용하여 두 개의 레이어로 구성된 페인팅 표면 모델에 메이크업을 수행한다. 본 연구에서 적용한 surface elements 표현 기반의 그래픽 렌더링은 일반적인 메쉬 기반 페인팅의 문제점인 텍스쳐 왜곡 현상을 완화하고, 3차원 스캐너 장치에 기인하는 표면 에러를 보정한다. 그리고 전처리 얼굴 필터링과 메이크업 페인팅 방법은 사용자 중심의 감성적인 3차원 얼굴을 재구성하도록 한다. 결과적으로 본 연구에서 개발한 이러한 기술들이 다중 감각 인터페이스 기반의 메이크업 시뮬레이터의 기본 프레임워크가 되어, 차후 메이크업이나 코디네이션 분야 등의 디지털 콘텐츠 산업에서 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 방송 영상에서 조명효과와 크기변화 등에 강인한 얼굴패턴 검출기법을 제시한다. 제안된 얼굴검출 모델은 영상 전처리 과정과 얼굴패턴 검출 과정으로 이루어진다. 전처리 과정은 조명변화에 대한 보정기능과 다중필터에 의한 후보영역 선별기능으로 구분된다. 얼굴패턴 검출과정은 다단계의 특징지도 생성과정과 패턴분류 과정으로 이루어진다. 특징지도를 생성하기 위하여 가보(Gabor) 필터계층을 포함하는 CNN(Convolutional Neural Networks)모델을 도입하였다. 다양한 배경을 고려한 효과적인 학습을 위하여 본 논문에서는 억제성의 뉴런(Inhibitory neuron)을 포함하는 구조의 CNN모델을 적용한다. CNN으로부터 추출되는 특징집합은 최종 단계에서 WFMM(Weighted Fuzzy Min Max) 모델을 사용하여 분류된다. 이때 사용되는 특징집합의 크기는 분류기의 규모 및 계산량의 결정적인 역할을 준다. 이에 본 연구에서는 최종 분류 과정에 사용되는 특징의 수를 효과적으로 줄이기 위해 FMM모델을 사용하는 적응적인 특징 선별 기법을 제안한다. 또한 실제 영상을 통한 실험결과로부터 제안된 이론의 타당성을 고찰한다.
Gardner 알고리즘 PAM 통신 방식에서 대표적인 NDD (Non-Decision Directed) 심볼동기방식으로 사용되고 있으나, Multi-level PAM의 경우 패턴 노이즈가 증가하는 단점이 있으며 이를 보상하기 위해서는 진처리 필터를 이용하여 타이밍 지터를 감소시킬수 있다는 것이 알려져 왔다. 본 논문에서는 완전 디지털 256-QAM 복조기의 심볼 동기회로에서 채널의 rolloff 값이 낮은 값으로 대역 제한된 경우, 타이밍 지터의 양을 줄이고 PLL의 locking을 개선시키기 위해 전처리 필터를 사용한 NDD 알고리즘의 통계적 특성을 분석하고 이를 컴퓨터 시뮬레이션으로 검증하고 전처리 필터의 최적 파라미터 값을 도출한다.
영상 개선은 영상처리의 전처리 단계로, 주로 영상필터를 사용하여 영상처리의 성능을 향상시킨다. 각종 목적에 맞는 다양한 영상 필터가 제안되고 있으며, 복수의 필터를 적응하여 보다 좋은 효과를 얻기도 한다. 다양한 영상 필터를 적절히 적용하면 하나의 필터를 사용하는 것보다 더 높은 품질을 얻을 수 있지만, 영상 필터가 다양할수록 우수한 필터 조합을 찾는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 문제에 적절한 필터 조합을 찾는 방법을 제안한다. 진화에 의해 성능이 좋은 필터 조합을 자동으로 찾기 때문에, 전문가의 지식이 필요하지 않고, 영상 개선의 여러 분야에 적용될 수 있다. 제안하는 방법을 임펄스 노이즈 제거를 위해 적용하였고, 기존의 영상 개선 방법보다 높은 성능을 획득하였다.
각종 전처리 필터로 사용되는 정밀여과막은 국내의 경우 대부분 수입에 의존하고 있다. 몇몇 회사에서 개발을 시도하고 있지만, 막에 대한 특성 파악이나 공극제어등과 같은 문제를 해결하는데 많은 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 A 사에서 개발한 정밀여과막을 이용하여 한강원수와 시수에 대하여 RO 유입전 전처리 필터로서의 적합성을 판단하고자 본 연구를 수행하였다. 한강원수는 총 2회에 걸쳐서 실험을 실시하였다. 적정 공급수 압력은 0.2~0.4 기압이며 여과수의 탁도는 0.4 NTU를 나타냈다. 플럭스는 $6,000{\sim}9,000L/m^2/hr$ 였다. 시수의 경우 회수율을 90%로 운전시 안정된 플럭스와 탁도를 나타내었다. 화학세정 후 TMP의 증가율은 감소를 하였으며, 탁도는 0.4 NTU에서 0.1 NTU로 개선되었다.
본 논문은 서로 다른 두 개의 LOFAR (LOw Frequency Analysis and Recording)그램을 융합하는 방법을 다룬다. 기존의 방법은 주파수 스펙트럼을 이용하여 LOFAR 그램을 융합하기 때문에, 시간-주파수의 2차원 정보인 토널 신호를 융합하는데 제한적인 성능을 갖는다. 제안하는 방법은 전처리 과정에서 2차원 방향성 양방향 필터링을 이용하며, 전처리된 LOFAR 그램의 국부 비등방성 비교를 기반으로 두 LOFAR 그램을 융합한다. 전처리 과정에서 잡음을 억제하고 토널을 부각시키고 나면 국부 비등방성은 토널과 잡음을 구분하기 위한 척도로 사용될 수 있다. 모의 데이터와 해상 데이터를 이용해 LOFAR 그램 융합 실험을 수행한 결과, 제안한 방법은 기존 기법에 비해 융합된 LOFAR 그램의 잡음레벨을 대등하게 하거나 감소시키는 결과를 낳으며, 융합시 토널 누락 현상을 감소시키는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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